RAG-QA 领域鲁棒性评估：长文检索增强问答
原文中文，约400字，阅读约需1分钟。发表于：。基于检索增强生成的问答（RAG-QA）是自然语言处理中的一个重要研究课题，具有广泛的实际应用。本研究通过创建一个新的数据集 LFRQA，包含了人工编写的长篇答案，将多个文档的摘要性答案合并成一个连贯的叙述，跨领域覆盖了 26K 个查询和七个不同领域的大型语料库，从而解决了现有数据集的局限性。通过使用大型语言模型作为评估器，通过 RAG-QA Arena 来直接比较模型生成的答案和...
本研究创建了新的数据集LFRQA，解决了现有数据集的局限性。通过使用大型语言模型作为评估器，通过RAG-QA Arena比较模型生成的答案和LFRQA答案，结果表明RAG-QA Arena与人工判断的答案质量高度相关。
